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STM32N6高性能微控制器的人工智能（AI）生態(tài)系統(tǒng)，配備神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。
功能
? STM32Cube.AI (X-CUBE-AI):
– 用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的桌面工具（STM32CubeMX的插件）。
– 為STM32微控制器自動(dòng)生成C代碼。
? ST Edge AI開發(fā)者云 (STEDGEAI-DC):
– 在線平臺(tái)，用于在托管于在線板農(nóng)場(chǎng)的STM32板上基準(zhǔn)測(cè)試AI性能（推理時(shí)間、內(nèi)存占用）。
– 為STM32微控制器自動(dòng)生成C代碼。
– 通過REST API實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。
? ST Edge AI核心 (STEdgeAI-Core):
– 用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的命令行界面（CLI）。
– 為STM32微控制器自動(dòng)生成C代碼。
? STM32模型動(dòng)物園:
– 訪問經(jīng)過優(yōu)化的AI模型集合，附帶性能數(shù)據(jù)、即用型應(yīng)用示例以及用于模型訓(xùn)練、評(píng)估、量化、基準(zhǔn)測(cè)試和部署的腳本。
– 通過REST API利用ST Edge AI開發(fā)者云服務(wù)。
? 應(yīng)用程序包:
– 訪問針對(duì)多種AI應(yīng)用優(yōu)化的源代碼。
– 在用戶板上無縫實(shí)施。
? 入門示例代碼:
– 簡(jiǎn)單的AI代碼示例和教程，描述如何使用STMicroelectronics的Neural-ART加速器實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用。
– 可選地與STM32模型動(dòng)物園資源鏈接。
? 大量工具，滿足用戶的需求和目標(biāo)
? 將Neural-ART加速器輕松集成到AI軟件生態(tài)系統(tǒng)中，以實(shí)現(xiàn)最佳AI應(yīng)用性能。
? 輕松訪問模型選擇、訓(xùn)練腳本和關(guān)鍵模型指標(biāo)，直接用于基準(zhǔn)測(cè)試。
? 使用Python?腳本（REST API）的ML基準(zhǔn)測(cè)試自動(dòng)化服務(wù)。
? 廣泛的應(yīng)用案例和應(yīng)用代碼示例，快速開始在MCU上使用AI。
? 原生支持各種深度學(xué)習(xí)框架，如Keras和TensorFlow? Lite，以及支持所有可以導(dǎo)出到ONNX標(biāo)準(zhǔn)格式的框架，如PyTorch?、MATLAB?等。
? 免費(fèi)且用戶友好的許可條款。
描述
STM32N6 AI生態(tài)系統(tǒng)（STM32N6-AI）是意法半導(dǎo)體公司的一系列工具和資源，旨在支持在高性能STM32N6系列微控制器上開發(fā)和部署AI模型。
STM32N6微控制器（MCU）是首款搭載意法半導(dǎo)體公司專有的Neural-ART加速器神經(jīng)處理單元（NPU）的微控制器，為AI/ML性能帶來了重大飛躍。
STM32N6-AI工具旨在簡(jiǎn)化開發(fā)流程，并確保開發(fā)者能夠?qū)崿F(xiàn)最佳性能和效率。它們支持自帶數(shù)據(jù)（BYOD）和自帶模型（BYOM）兩種方法，以適應(yīng)用戶最佳的開發(fā)實(shí)踐和偏好。
STM32模型動(dòng)物園（github.com/STMicroelectronics/stm32ai-modelzoo）、ST邊緣AI開發(fā)者云（STEDGEAI-DC）、STM32Cube.AI（X-CUBE-AI）和ST邊緣AI核心（STEdgeAI-Core）等工具，激活了STM32N6在AI和計(jì)算機(jī)視覺（CV）應(yīng)用方面的潛力。
